NumPy Ndarray对象
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了NumPy Ndarray对象相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
NumPy 中定义的最重要的对象是称为 ndarray
的 N 维数组类型。 它描述相同类型的元素集合。 可以使用基于零的索引访问集合中的项目。
ndarray
中的每个元素在内存中使用相同大小的块。 ndarray
中的每个元素是数据类型对象的对象(称为 dtype
)。
从ndarray
对象提取的任何元素(通过切片)由一个数组标量类型的 Python 对象表示。 下图显示了ndarray
,数据类型对象(dtype
)和数组标量类型之间的关系。
ndarray
类的实例可以通过后面描述的不同的数组创建例程来构造。 基本的ndarray
是使用 NumPy 中的数组函数创建的,如下所示:
numpy.array
它从任何暴露数组接口的对象,或从返回数组的任何方法创建一个ndarray。
numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0)
上面的构造器接受以下参数:
object
任何暴露数组接口方法的对象都会返回一个数组或任何(嵌套)序列。dtype
数组的所需数据类型,可选。copy
可选,默认为true
,对象是否被复制。order
C
(按行)、F
(按列)或A
(任意,默认)。subok
默认情况下,返回的数组被强制为基类数组。 如果为true
,则返回子类。ndimin
指定返回数组的最小维数。
看看下面的例子来更好地理解。
示例1:一维
import numpy as np a=np.array([1,2,3]) print(a)
输出内容:
[1 2 3]
示例2:二维
import numpy as np a=np.array([[1,2],[3,4]]) print(a)
输出内容:
[[1 2]
[3 4]]
示例3:最小维度
import numpy as np a=np.array([1,2,3,4,5],ndmin=2) print(a)
输出内容:
[[1 2 3 4 5]]
示例4:dtype 参数
import numpy as np a=np.array([1,2,3],dtype=complex)#complex复数 print(a)
输出内容:
[1.+0.j 2.+0.j 3.+0.j]
ndarray 对象由计算机内存中的一维连续区域组成,带有将每个元素映射到内存块中某个位置的索引方案。 内存块以按行(C 风格)或按列(FORTRAN 或 MatLab 风格)的方式保存元素。
以上是关于NumPy Ndarray对象的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
AttributeError:“numpy.ndarray”对象没有属性“lower”
AttributeError:“numpy.ndarray”对象没有属性“self”
TypeError:'numpy.ndarray'对象在我的代码中不可调用
AttributeError:“numpy.ndarray”对象没有属性“历史”